數(shù)字水印與圖像認(rèn)證：算法及應(yīng)用

第1章引言
1.1信息隱藏技術(shù)的應(yīng)用與分類
1.1.1數(shù)字水印
1.1.2信息偽裝
1.1.3潛信道
1.1.4疊像術(shù)
1.2信息隱藏技術(shù)的研究現(xiàn)狀
1.2.1數(shù)字水印
1.2.2信息偽裝
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第2章穩(wěn)健水印技術(shù)的基本理論
2.1基本框架
2.2基本特征和系統(tǒng)設(shè)計
2.2.1基本特征
2.2.2系統(tǒng)設(shè)計
2.3性能評估
2.3.1感知質(zhì)量
2.3.2穩(wěn)健性
2.3.3系統(tǒng)安全性
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第3章正交水印算法
3.1引言
3.2基于特征子空間的數(shù)字水印算法
3.2.1KL變換和特征子空間
3.2.2基于特征子空間的數(shù)字水印算法
3.2.3實驗結(jié)果
3.2.4結(jié)論
3.3一種有意義水印嵌入與盲提取算法
3.3.1水印信號集的產(chǎn)生
3.3.2基于小波域的水印嵌入算法
3.3.3基于匹配濾波的水印盲提取算法
3.3.4性能分析和置信度門限
3.3.5實驗結(jié)果
3.3.6結(jié)論
3.4一種優(yōu)化的盲正交水印檢測器
3.4.1一般水印檢測算法分析
3.4.2盲正交水印檢測
3.4.3優(yōu)化的盲正交水印檢測器
3.4.4性能分析
3.4.5仿真結(jié)果
3.4.6結(jié)論
3.5小結(jié)
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第4章自適應(yīng)灰度級數(shù)字水印算法
4.1引言
4.2灰度級水印預(yù)處理
4.3一般灰度級水印嵌入算法
4.4自適應(yīng)灰度級水印嵌入算法
4.4.1算法思想
4.4.2自適應(yīng)水印嵌入策略及實現(xiàn)框圖
4.4.3保密性
4.4.4水印提取
4.5實驗結(jié)果
4.5.1灰度級水印預(yù)處理結(jié)果
4.5.2自適應(yīng)水印嵌入算法結(jié)果
4.6小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第5章不對稱標(biāo)識符水印算法
5.1引言
5.2水印信道模型
5.3標(biāo)識符水印嵌入算法
5.3.1糾錯編碼
5.3.2冗余度設(shè)計
5.3.3基于HVS模型的小波域嵌入算法
5.4標(biāo)識符水印恢復(fù)算法
5.4.1私鑰水印恢復(fù)
5.4.2自適應(yīng)恢復(fù)策略
5.4.3公鑰水印恢復(fù)
5.5實驗結(jié)果
5.5.1測試私鑰水印
5.5.2測試公鑰水印
5.5.3攻擊情況測試
5.6小結(jié)
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第6章圖像認(rèn)證技術(shù)基礎(chǔ)
6.1多媒體信息安全
6.2圖像認(rèn)證技術(shù)
6.2.1完全性認(rèn)證與魯棒性認(rèn)證
6.2.2基于數(shù)字簽名和基于數(shù)字水印的圖像認(rèn)證系統(tǒng)
6.3基于數(shù)字水印的圖像認(rèn)證算法設(shè)計策略
6.3.1基于數(shù)字水印的圖像認(rèn)證技術(shù)基本框架
6.3.2基于數(shù)字水印的圖像認(rèn)證系統(tǒng)設(shè)計策略
6.4圖像認(rèn)證系統(tǒng)的性能評價
6.4.1嵌入失真
6.4.2虛警概率和漏警概率
6.4.3圖像認(rèn)證系統(tǒng)的安全性
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第7章二值圖像認(rèn)證
7.1引言
7.2基于圖像邊緣的文本圖像認(rèn)證技術(shù)
7.2.1文本圖像的特征分析
7.2.2可嵌入水印的像素點選擇算法
7.2.3水印隱藏算法
7.2.4水印提取和局部篡改檢測算法
7.2.5實驗結(jié)果與討論
7.3一種基于失真度量的二值圖像認(rèn)證算法
7.3.1二值圖像特征分析
7.3.2水印信息構(gòu)造
7.3.3二值圖像視覺失真度量
7.3.4水印嵌入算法
7.3.5水印提取和篡改檢測
7.3.6算法可行性、安全性分析
7.3.7實驗結(jié)果
7.4小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第8章完整性認(rèn)證——易損水印
8.1引言
8.2問題分析
8.3基于圖像特征的易損水印
8.3.1圖像特征的選取
8.3.2易損水印的嵌入
8.3.3水印提取和圖像認(rèn)證
8.3.4安全性分析
8.3.5實驗結(jié)果和討論
8.4自嵌入空域易損水印
8.4.1自嵌入易損水印方案
8.4.2性能分析
8.4.3實驗結(jié)果
8.5抗Holliman攻擊的易損水印
8.5.1基于獨立分塊的水印算法和攻擊算法
8.5.2混沌動力系統(tǒng)
8.5.3改進(jìn)的數(shù)字水印算法
8.5.4性能分析與實驗結(jié)果
8.5.5結(jié)論
8.6基于色調(diào)處理的圖像認(rèn)證算法
8.6.1引言
8.6.2圖像認(rèn)證與色調(diào)處理技術(shù)
8.6.3基于人類視覺系統(tǒng)的圖像失真度量
8.6.4構(gòu)造特征編碼集合C
8.6.5基于錯誤擴散的信息隱藏算法
8.6.6混沌置亂算子
8.6.7圖像認(rèn)證和篡改修復(fù)算法
8.6.8實驗結(jié)果
8.7 小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第9章內(nèi)容認(rèn)證——半易損水印
9.1引言
9.2基于SCS算法的圖像認(rèn)證算法
9.2.1 SCS盲信息隱藏算法
9.2.2 SCS盲信息隱藏算法性能分析
9.2.3簽名水印構(gòu)造算法和性能分析
9.2.4簽名水印隱藏算法
9.2.5簽名水印提取和認(rèn)證算法
9.2.6實驗結(jié)果與分析
9.3基于感興趣區(qū)域的圖像認(rèn)證算法
9.3.1引言
9.3.2基于感興趣區(qū)域的圖像分割算法
9.3.3水印簽名信息的構(gòu)造與嵌入
9.3.4簽名信息認(rèn)證和性能分析
9.3.5實驗結(jié)果與分析
9.4小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第10章JPEG壓縮穩(wěn)健性
10.1引言
10.2一種DCT域半易損水印方案
10.2.1 JPEG壓縮不變特性
10.2.2認(rèn)證比特的產(chǎn)生和嵌入
10.2.3 收斂性分析
10.2.4恢復(fù)比特的產(chǎn)生和嵌入
10.2.5加水印圖像的發(fā)行和認(rèn)證
10.2.6性能分析
10.2.7實驗結(jié)果
10.3可抵抗JPEG壓縮的魯棒性圖像認(rèn)證算法
10.3.1引言
10.3.2 JEPG壓縮對圖像的影響
10.3.3 Lin圖像認(rèn)證算法和一種改進(jìn)算法
10.3.4改進(jìn)的圖像塊簽名比特構(gòu)造算法
10.3.5實驗結(jié)果
10.4小結(jié)
本章附錄定理10.2的證明
本章參考文獻(xiàn)
第11章數(shù)字簽名認(rèn)證算法
11.1引言
11.2 MAC信息認(rèn)證技術(shù)
11.3改進(jìn)的AMAC簽名構(gòu)造算法
11.3.1最低不變比特定理
11.3.2基于最低不變比特的量化技術(shù)
11.3.3特征信息比特的提取與AMAC簽名構(gòu)造
11.4基于分級AMAC的圖像認(rèn)證及性能分析
n.4.1基于分級AMAC的圖像認(rèn)證算法
11.4.2篡改檢測概率
11.4.3實驗結(jié)果
11.4.4小結(jié)
11.5 IMAC及其局限性
11.6一種IIMAC簽名方案
11.6.1圖像預(yù)處理
11.6.2抽取原始信息序列
11.6.3 hash函數(shù)加密及簽名比特提取
11.6.4圖像內(nèi)容認(rèn)證
11.6.5性能分析及仿真
11.6.6實驗結(jié)果
11.6.7結(jié)論
11.7小結(jié)
本章附錄概率Poo的推導(dǎo)
本章參考文獻(xiàn)
第12章無損圖像認(rèn)證算法
12.1引言
12.2基于Hara提升小波的無損圖像認(rèn)證技術(shù)
12.2.1可逆信息隱藏與圖像認(rèn)證
12.2.2基于提升小波的可逆信息隱藏算法
12.2.3可增大水印容量的圖像預(yù)處理算法
12.2.4水印構(gòu)造算法和隱藏算法
12.2.5圖像認(rèn)證和重構(gòu)算法
12.2.6實驗結(jié)果
12.3基于灰度直方圖的可逆水印隱藏算法
12.3.1基于空域的可逆水印隱藏算法
12.3.2基于直方圖的可逆信息隱藏算法
12.3.3可增大水印容量的圖像預(yù)處理算法
12.3.4水印提取和圖像重構(gòu)算法
12.3.5實驗結(jié)果
12.4小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第13章回顧、建議與展望
附錄